在dplyr 中使用 summarize 函数进行数据汇总时,通常要结合分组函数 group_by 一起使用。 1. group_by:分组函数 group_by 一般会和 mean、sum、max、min、median 等函数一起使用,对数据进行分组汇总,可以同时处理多个字段。 library(dplyr)library(gapminder)# 按 year 字段分组, 统计 lifeExp 的均值、对 pop 求...
使用group_by函数对数据进行分组,指定一个或多个变量作为分组依据。 使用summarize函数对每个组进行汇总统计,可以使用各种统计函数(如sum、mean、count等)计算指定变量的统计值。 使用ungroup函数取消分组,返回原始数据。 不完整二进制组收集成功和总计的优势在于它可以快速、灵活地对数据进行分组和汇总,方便用户进行数...
df.group <- df %>% group_by(f) %>% summarise(sum = sum(a), CR = sum(a) / sum(c)) > df.group # A tibble: 2 x 3 f sum CR <chr> <int> <dbl> 1 <=3 6 0.2857143 2 >3 9 0.4736842 使用group_by将数据框分成两类,一类小于等于3,一类大于3,然后再进行聚合。同时,group_by还...
delay_sum <- arrange(delay_sum, desc(count)) #按照航班数降序排列 delay_sum <- filter(delay_sum , count > 20)#剔除噪音数据 delay_sum#显示列表 用了管道“%>%”,代码是这样的: delay_sum <- myFlights %>% #将右侧航行数据赋值给左侧delay_sum group_by(destination) %>% #对delay_sum进行分...
c(2014,2013,2012), each=3), )df1 <- df %>% summarise(tot = sum(rev)) %>librar 浏览6提问于2014-10-24得票数 32 回答已采纳 1回答 组内的diff操作,在dplyr::group_by()之后 、、、 205456 2015 14078 2013 19978 2015 170data <- data %>% group_by(ID) %>% filter(n() > 1) ...
by_dest <- group_by(myFlights, destination)#按目的地分组 delay_sum <- summarise(by_dest, count = n(),#统计各分组目的地的航班数 dist = mean(distance, na.rm = TRUE),#计算平均航行距离 delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))#计算平均延误时间 ...
group_by(class) %>% summarise(across( where(is.numeric), list(sum=sum, mean=mean), na.rm =TRUE )) 增强可读性,把宽数据表示为长数据。 代码演示 mpg %>% group_by(class) %>% summarise(across( where(is.numeric), list(sum=sum, mean=mean), ...
此处为0,说明没有NAzgyb1%>%group_by(group)%>%summarize(average=mean(totalsum))#计算各组平均费用mean(zgyb1$totalsum)#计算总平均值
# 计算航班平均飞行时长 summarize(tbl_hflights2,avg_dur = mean(DurTime),sum_air = sum(AirTime)) 上述R语句输出结果如下: 18.png 2.7 数据分组group_by group_by函数实现对数据进行分组,结合summarize函数,可以对分组数据进行汇总统计。 # 按照航空公司分组进行汇总 summarise(group_by(tbl_hflights, Uniqu...
group_by(.data, ..., add = FALSE) 例子: summarize(group_by(df2tbl,x), sum(y)) #数据关连 我们知道,数据库中经常需要将多个表进行连接操作,如左连接、右连接、内连接等,这里dplyr包也提供了数据集的连接操作,具体如下: inner_join#內连 ...